@MASTERSTHESIS{ 2015:249432080,
 	title = {Diferenciação numérica de dados experimentais aplicado em estudos de crescimento de peixes},
 	year = {2015},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7252",
 	abstract = "Em ensaios experimentais usualmente se faz necessário a extração de derivadas dos dados obtidos, para o estudo e caracterização do fenômeno em questão. Tais dados contém ruídos aleatórios e/ou erros estatísticos e técnicas usuais de diferenciação numérica, como diferenças  nitas, podem amplificar o ruído. Manter o ruído inerente aos dados sob controle é imprescindível para não introduzir comportamentos espúrios nos dados. No
 presente estudo, aplicamos uma metodologia alternativa na análise das curvas de crescimento de peixes. Nesta metodologia, a curva de crescimento é aproximada por uma função suave que não está associada a um modelo de crescimento e, portanto, é independente de estimação de parâmetros. O método baseia-se no processo de regularização de Tikhonov e consiste em um procedimento simples e cofiável para se calcular derivadas de dados experimentais. O processo é independente da natureza dos dados e pode lidar com
 pontos de dados não uniformemente distribuídos. O método pode ser estendido para derivadas de ordem mais altas e também pode ser usado para suavizar dados experimentais. Aplicamos o método ao ajuste da curva de crescimento de três espécies de peixes: Mugil curema, Thunnus obesus e Pseudupeneus maculatus, cujos dados foram previamente analisados via modelos de crescimento. Concluímos que a metodologia empregada aproxima com precisão as curvas da primeira e segunda derivada e fornece informações sobre as taxas instantâneas de crescimento animal.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}